vision transformer的思路是将原图stack为transformer的输入形式, 模型结构上几乎完全照搬了原版的transformer. 在如此暴力的思路下, 训练它需要的计算资源也是巨量的. visual transformer的作者提出的则是一个可迁移的module, 它可以用于替换模型后半部分的convolution block. module更是在feature map的基础上提取了尺寸更...
将图片和Transformer结合起来。接下来，我们将探索论文中如何把一张图片分解为patch的形式，patch其实就是N...
然而,视觉token的冗余是关键问题,因为它导致了更大的计算量。 为了减轻这个问题,作者提出了ConvLLaVA,它采用ConvNeXt这种分层 Backbone 网络作为LMM的视觉编码器,以替代Vision Transformer(ViT)。ConvLLaVA将高分辨率图像压缩成信息丰富的视觉特征,有效防止生成过量的视觉token。为了增强ConvLLaVA的能力,作者提出了两个关键...
另外,许多Vision Transformer模型都会使用Adam类的优化器。 ImageNet上的训练和对比反映出来一个问题,原始的ViT如果不适用额外的JFT300,效果并不能比得上CNN模型,而本文的仅使用ImageNet就可以训练出来这样好的效果,这是否说明这样的逐渐缩小的结构对于Vision Transformer结构而言实际上是一个更合适的选择呢? 看起来,训练...
Vision Transformer | CVPR 2022 - Beyond Fixation: Dynamic Window Visual Transformer,CVPR2022-BeyondFixation:DynamicWindowVisualTransformer论文:https://arxiv
我们首先介绍 Vision Transformer,这是一种简单而强大的架构,由于其在大数据体系中的性能,它对最近的研究产生了重大影响。然后,我们继续进行许多工作,研究如何在数据不丰富时使用转换器(和自注意力)实现类似的高性能。最后,我们讨论了研究这些模型对扰动的鲁棒性以及它们在自我监督、医学和视频任务中的表现的论文。
Recently the vision transformer (ViT) architecture, where the backbone purely consists of self-attention mechanism, has achieved very promising performance in visual classification. However, the high performance of the original ViT heavily depends on pretraining using ultra large-scale datasets, and it...
Introduction 这篇文章的出发点包含两方面: 1. ViT是纯transformer的结构,剔除了CNN中具有的一些归纳偏置,使其必须依赖较大规模的数据集去学习这种...
这是目前Occ3D-nuScenes上的排名,华为大幅提高了自监督学习OCC算法的性能。不过和强监督的最顶级算法COTR比应该还是有差距。顺便说一句,COTR是华东师范大学提出的,一个师范大学的OCC算法轻松碾压清华和一众海外名校。 表来源:论文《COTR: Compact Occupancy TRansformer for Vision-based 3D Occupancy Prediction》...